基于激光点云的障碍物检测方法

文档摘要：针对现有点云障碍物检测中存在复杂场景下地面欠分割和点云障碍物聚类不准确的问题,本文提出了一种激光点云障碍物检测方法.首先,对50m范围内的原始数据进行下采样,提高算法实时性的同时降低对后续聚类任务的负面影响;其次,使用同心圆极坐标网格将点云数据进行分段处理,并通过激光雷达所处高度和不同路段地面点云的高度选取种子点来改进种子点选取方法,分区域进行RANSAC地面拟合后拼接最终地平面,并根据索引点去除地面点云,完成地面点云分割;最后,根据激光点云存在近密远疏和分布不均的特性,构建了随障碍物相邻点云间水平距离和竖直距离自适应半径阈值变化的欧氏聚类算法,并构建Kdtree加速聚类,完成对不同位置障碍物的聚类检测.通过对比实验验证了本文方法的准确性和有效性,适用于激光点云场景下障碍物的检测.

Abstract：Aimingattheproblemsofunder-segmentationofgroundandinaccurateclusteringofpointcloudobstaclesincomplexscenes,alaserpointcloudobstacledetectionmethodisproposed.Firstly,theoriginaldatawithin50misdownsampledtoimprovethereal-timeperformanceofthealgorithmandreducethenegativeimpactonsubsequentclusteringtasks.Then,theconcentriccirclepolargridwasusedtosegmentthepointclouddata,andseedpointswereselectedaccordingtotheheightoflidarandtheheightofgroundpointcloudsindifferentsectionstoimprovetheseedpointselectionmethod.RANSACwasusedtofittheplaneregionally,andgroundpointcloudswereremovedaccordingtotheindexpointstocompletethegroundpointcloudsegmentation.Finally,accordingtothecharacteristicsofcloseanddistantlaserpointcloudsandunevendistribution,aEuclideanclusteringalgorithmwasconstructedtoadapttheradiusthresholdchangeswiththehorizontalandverticaldistancesbetweentheadjacentpointcloudsofobstacles,andKdtreeacceleratedclusteringwasconstructedtocompletetheclusteringdetectionofobstaclesatdifferentlocations.Theaccuracyandeffectivenessoftheproposedmethodareverifiedbycomparativeexperiments,anditissuitableforobstacledetectioninthelaserpointcloudscenario.

作者：崔长胜   朱菊香   孙君峰   李寅 Author：CUIChangsheng   ZHUJuxiang   SUNJunfeng   LIYin
作者单位：南京信息工程大学自动化学院,南京210002无锡学院轨道交通学院,无锡214105
刊名：智能计算机与应用
Journal：IntelligentComputerandApplications
年，卷(期)：2024, 14(7)
分类号：TP391.4
关键词：点云分割  RANSAC  欧氏聚类  障碍物检测  
Keywords：pointcloudsegmentation  RANSAC  euclideanclustering  obstacledetection  
机标分类号：TP391TP751TN958.98
在线出版日期：2024年7月22日
基金项目：太湖之光科技攻关，红外成像与激光雷达融合的车辆避撞感知系统基于激光点云的障碍物检测方法[
期刊论文]  智能计算机与应用--2024, 14(7)崔长胜  朱菊香  孙君峰  李寅针对现有点云障碍物检测中存在复杂场景下地面欠分割和点云障碍物聚类不准确的问题,本文提出了一种激光点云障碍物检测方法.首先,对50m范围内的原始数据进行下采样,提高算法实时性的同时降低对后续聚类任务的负面影响;...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文

关键词：点云分割,RANSAC,欧氏聚类,障碍物检测,

2024-10-4 00:43 上传 基于激光点云的障碍物检测方法.pdf

文件大小:

3.26 MB

下载次数:

60

高速下载